摘要:
这篇文章主要探讨了高斯核函数的参数对学习器的影响。主要有以下几点结论 1:severe dunderfitting(将数据空间划分为一个主要的类)有三种情况:(1)西格玛方确定,c趋近于0(2西格玛方趋近于零C确定且足够小(3)西格玛方趋近于无穷,c确定 2:severe overfitting(过拟合):西格玛方趋近于0,C确定且足够大 3:西格玛方无穷大,C跟西格玛方成正比,则该SVM收敛于线... 阅读全文
posted @ 2009-12-29 18:37
macula7
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摘要:
这篇文章主要探讨了高斯核函数的参数对学习器的影响。主要有以下几点结论 1:severe dunderfitting(将数据空间划分为一个主要的类)有三种情况:(1)西格玛方确定,c趋近于0(2西格玛方趋近于零C确定且足够小(3)西格玛方趋近于无穷,c确定 2:severe overfitting(过拟合):西格玛方趋近于0,C确定且足够大 3:西格玛方无穷大,C跟西格玛方成正比,则该SVM收敛于线... 阅读全文
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